Sách ''Chiến Lược Dữ Liệu'': Lợi Thế Vượt Trội Từ Dữ Liệu

Trong kỷ nguyên 4.0, chúng ta không còn quá lạ lẫm với những thuật ngữ như AI, Big Data, IoT, Deep Learning, nhưng liệu rằng chúng ta đã hoàn toàn hiểu hết về chúng hay chưa? Big Data, Phân tích dữ liệu và IoT có vai trò vượt trội như thế nào? Dữ liệu có tầm quan trọng ra sao? Chúng mang lại những giá trị nào khi nhìn nhận dưới phương diện kinh doanh? Vô số câu hỏi liên quan tới 4.0 mà chúng ta cần giải quyết để có thể hòa dòng với xu thế phát triển của công nghệ. Và nếu như những băn khoăn ấy chưa có lời giải đáp thì hãy đi tìm câu trả lời thông qua cuốn sách Chiến lược dữ liệu (DATA STRATEGY – How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things) của Bernard Marr.

• Review Sách Quản Lý Nhân Sự Trong Thời Đại Số
• Blitzscaling - Tăng trưởng thần tốc: Tốc độ tăng trưởng của những gã khổng lồ
• Nền Tảng Công Nghệ - Hướng Đi Mới Dành Cho Doanh Nghiệp Trong Thời Đại 4.0

Dữ liệu đang thực sự làm thay đổi thế giới ngày nay. Chúng cách mạng hóa cách thức hoạt động của các công ty và sẽ không ngừng gia tăng tầm quan trọng với các tổ chức trong thời gian tới. Và một lẽ tất yếu, những công ty nào nhìn nhận dữ liệu như một tài sản chiến lược có vai trò quan trọng không kém các tài sản khác như nhân, vật và tài lực thì ắt nó sẽ phát triển mạnh mẽ và phồn vinh hơn so với đối thủ.

Với sự tăng trưởng mạnh mẽ về dữ liệu lớn và Internet kết nối vạn vật (IoT), cộng với việc phát triển nhanh chóng của các phương thức phân tích dữ liệu, tầm quan trọng của dữ liệu đối với mọi mặt của doanh nghiệp sẽ chỉ tăng lên.

Mỗi doanh nghiệp hiện nay đều là một doanh nghiệp dữ liệu

Dữ liệu lớn (Big Data) và Internet kết nối vạn vật (Internet of Things – IoT) đang tăng trưởng một cách đáng kinh ngạc. Cứ mỗi hai ngày chúng ta lại tạo ra được lượng dữ liệu tương đương với lượng dữ liệu được tạo ra từ những ngày đầu cho đến năm 2003. Hầu hết mọi hoạt động ngày nay chúng ta đều để lại một dấu vết về dữ liệu số (lướt web, mua hàng online, đọc báo điện tử, GPS khi đi du lịch,...), và thuật ngữ “Dữ liệu lớn” ra đời nhằm đề cập đến việc thu thập tất cả các dữ liệu này và khả năng của doanh nghiệp trong việc tận dụng chúng để mang lại hiệu quả kinh doanh. Với sự phát triển của công nghệ, lượng dữ liệu chúng ta đang tạo ra là vô cùng lớn, nhưng điểm cốt lõi không nằm ở chỗ “khối lượng của đống dữ liệu ấy”. Không quan trọng là doanh nghiệp có bao nhiêu dữ liệu, mà quan trọng là liệu họ có sử dụng nó thành công hay không.

Dữ liệu đang không ngừng cách mạng hóa thế giới kinh doanh. Chúng cho phép các công ty hiểu thị trường và khách hàng tốt hơn, giúp các công ty đạt được hiệu quả và cải thiện hoạt động của họ, đồng thời chúng cũng cung cấp cơ hội cho các công ty tạo ra được doanh thu từ chính dữ liệu đó. Điều này khiến cho mọi doanh nghiệp đều phải trở thành một doanh nghiệp dữ liệu. Dữ liệu đang trở thành tài sản kinh doanh chính, là trung tâm cho sự thành công của các doanh nghiệp. Và khi thế giới trở nên “thông minh” hơn, dữ liệu sẽ trở thành chìa khóa cho lợi thế cạnh tranh. Ai tận dụng dữ liệu tốt hơn, phân tích dữ liệu hiệu quả hơn, triển khai công nghệ mới phù hợp hơn, ắt sẽ là người thắng cuộc.

Và nền tảng của chiến thắng đó chính là một chiến lược dữ liệu. Tất cả bắt đầu bằng chiến lược dữ liệu.

Xác định các nhu cầu về chiến lược dữ liệu

Không phải dữ liệu nào cũng hữu ích. Chúng chỉ có ích khi có thể giải quyết được nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, giúp họ đạt được mục tiêu chiến lược hoặc phải tạo ra những giá trị thực sự. Chính vì vậy, mọi doanh nghiệp đều cần phải xác định rõ nhu cầu về dữ liệu của mình.

Doanh nghiệp cần biết cách sử dụng dữ liệu để đưa ra những quyết định kinh doanh tốt hơn. Họ cần sử dụng dữ liệu để thấu hiểu khách hàng và thị trường, vì với những hiểu biết sâu sắc về hai “đối tượng” này, doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định khôn ngoan hơn, và rõ ràng là những quyết định này đến từ dữ liệu chứ không phải từ trực giác hay giả định.

Doanh nghiệp cũng cần xác định nhu cầu dữ liệu để cải thiện quá trình hoạt động của mình. Đây là bước chuyển dịch từ việc ra quyết định tới việc tối ưu hóa quy trình kinh doanh và quá trình hoạt động hàng ngày để đem đến những sản phẩm và dịch vụ chất lượng hơn. Hướng đi phổ biến của nhu cầu này trong thời đại ngày nay chính là “Tự động hóa càng nhiều càng tốt”.

Dữ liệu thậm chí còn có thể là một phần then chốt của mô hình kinh doanh trong một doanh nghiệp cụ thể nào đó. Có hai hướng để thực hiện điều này. Một là biến dữ liệu trở thành tài sản có giá trị, giúp tăng thêm giá trị tổng thể của doanh nghiệp. Hai là tạo ra doanh thu từ dữ liệu bằng cách bán chúng cho khách hàng hoặc các bên quan tâm.

Sử dụng dữ liệu để cải thiện các quyết định kinh doanh, cải thiện hoạt động kinh doanh và tạo ra doanh thu từ dữ liệu

Dữ liệu đang trở thành nguồn thông tin đầu vào ngày càng quan trọng trong quá trình ra quyết định, và cải thiện việc ra quyết định có lẽ là cách sử dụng dữ liệu phổ biến nhất trong các doanh nghiệp hiện nay. Để làm được điều này, doanh nghiệp cần biết đặt ra các câu hỏi kinh doanh quan trọng, bởi họ sẽ không thể xác định họ cần dữ liệu nào nếu không biết mình muốn tìm hiểu nội dung gì. Việc có mục tiêu thật sự rõ ràng sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa dữ liệu. Những câu hỏi mà doanh nghiệp đặt ra có thể là những câu hỏi liên quan đến khách hàng, thị trường và đối thủ cạnh tranh (VD: Xu hướng chính trong thị trường của chúng ta là gì?), liên quan đến tài chính (VD: Xu hướng bán hàng, doanh thu và lợi nhuận chính của chúng ta là gì?), liên quan đến hoạt động nội bộ của doanh nghiệp (VD: Chúng ta đã có hệ thống công nghệ thông tin phù hợp hay chưa?) hay liên quan đến con người trong tổ chức (VD: Nhân viên của chúng ta có năng suất như thế nào?). Sau đó, doanh nghiệp cần biết cách trực quan hóa và truyền đạt hiểu biết sâu sắc ẩn chứa bên trong dữ liệu. Các đối tượng khác nhau sẽ có những nhu cầu khác nhau, cả về loại dữ liệu họ cần và cách thức họ sẽ sử dụng dữ liệu đó, vì thế, khi suy nghĩ đến việc phổ biến và truyền tải dữ liệu, điều quan trọng là doanh nghiệp phải xác định ai sẽ có quyền truy cập vào dữ liệu ấy. Nói cách khác, họ phải xác định “khách hàng” dữ liệu là ai và yêu cầu của “khách hàng” là gì.

Các doanh nghiệp cũng sử dụng dữ liệu để cải thiện hoạt động kinh doanh của họ. Họ sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa hầu hết mọi khía cạnh trong cách điều hành doanh nghiệp (tăng hiệu quả, giảm lãng phí, hợp lý hóa quy trình và tăng doanh thu), và trong thời đại ngày nay, dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong quy trình sản xuất.

Hiểu được năng suất sản xuất là một trong những cách phổ biến nhất mà dữ liệu giúp nâng cao quy trình sản xuất. Bằng cách tích hợp cảm biến vào thiết bị sản xuất, bạn có thể thu thập được dữ liệu máy móc có giá trị giúp bạn theo dõi và đo lường tình trạng “khỏe mạnh”, cũng như hiệu quả của những máy móc đó.

Không chỉ vậy, dữ liệu còn giúp doanh nghiệp cải tiến hoạt động kho bãi và phân phối, cải tiến quy trình kinh doanh, đồng thời tăng cường quy trình bán hàng và marketing. Cuối cùng, sử dụng dữ liệu hiệu quả cũng sẽ giúp doanh nghiệp cải thiện việc cung ứng hàng hóa bằng cách cung ra những sản phẩm – dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

Có nhiều doanh nghiệp lựa chọn hướng tới việc tạo ra doanh thu từ dữ liệu. Hướng đầu tiên chính là biến dữ liệu trở thành tài sản cốt lõi của doanh nghiệp (VD: Chuỗi siêu thị Anh Tesco). Một hướng khác chính là việc doanh nghiệp bán dữ liệu cho khách hàng hoặc các bên liên quan (VD: Uber hợp tác với Starwood Hotels and Resorts). Điểm cốt lõi chính là, những doanh nghiệp này đều hiểu rõ giá trị của dữ liệu do người dùng tạo ra.

Tìm nguồn cung ứng và thu thập dữ liệu

Sau khi đã xác định xong những gì mà doanh nghiệp kỳ vọng để đạt được với dữ liệu, họ cần giải quyết bài toán tìm nguồn cung ứng và thu thập dữ liệu tốt nhất để đáp ứng nhu cầu này.

Điều quan trọng cần nhớ là không có loại dữ liệu nào tốt hơn loại dữ liệu nào. Áp dụng chiến lược dữ liệu là tìm kiếm nguồn dữ liệu tốt nhất cho bạn, và chúng có thể hoàn toàn khác với nguồn dữ liệu tốt nhất của một công ty khác.

Với nguồn dữ liệu sẵn có hiện nay, bí quyết là tập trung vào việc tìm kiếm các dữ liệu có thể mang lại lợi ích lớn nhất cho doanh nghiệp. Vì vậy, doanh nghiệp cần mô tả các tập dữ liệu lý tưởng sẽ giúp họ đạt được mục tiêu chiến lược của mình, sau đó họ có thể chọn phương án tốt nhất dựa trên việc nhận định dữ liệu này sẽ giúp họ đạt được mục tiêu tốt đến mức nào, việc truy cập hoặc thu thập dữ liệu đó có dễ dàng hay không và hiệu quả về chi phí ra sao.

Doanh nghiệp phải hiểu được các loại dữ liệu khác nhau. Họ phải biết cách xác định “Dữ liệu lớn” thông qua 4 yếu tố chính: Khối lượng (Volume); Tốc độ (Velocity); Tính đa dạng (Variety); Tính xác thực (Veracity) và có thể xem xét một chữ V nữa là Giá trị (Value). Họ cũng cần biết cách xác định dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng cần phải có sự hiểu biết về dữ liệu nội bộ và dữ liệu bên ngoài.

Trong kỷ nguyên công nghệ 4.0, doanh nghiệp còn phải biết xem xét các loại dữ liệu mới hơn. Đó là dữ liệu hoạt động (là bản ghi trong máy tính về các hoạt động hoặc hành động của con người diễn ra trong không gian trực tuyến hoặc trong thế giới thật ngoại tuyến), dữ liệu các cuộc trò chuyện (bao gồm bất kỳ cuộc trò chuyện nào, ở bất cứ định dạng nào) và dữ liệu cảm biến (được tạo ra và truyền đến từ các cảm biến đang được tích hợp ngày càng nhiều vào các sản phẩm).

Sau khi đã xác định dữ liệu đang cần, doanh nghiệp nên cân nhắc xem liệu họ có đang sở hữu chúng hay không, tức là xem xét dữ liệu này có đang tồn tại nội bộ trong tổ chức hoặc họ có thể tự tạo ra nó hay không. Những dữ liệu này là “mỏ vàng” của doanh nghiệp vì nó giúp doanh nghiệp tiết kiệm được rất nhiều chi phí. Ngược lại, doanh nghiệp cũng có thể tận dụng dữ liệu bên ngoài đang có sẵn, đặc biệt là với những dữ liệu có tính chuyên biệt.

Khi dữ liệu doanh nghiệp cần không tồn tại, họ phải tìm cách tạo ra và thu thập nó. Trong nhiều lĩnh vực và ngành nghề, các doanh nghiệp đang chiến đấu để trở thành người đầu tiên thu thập dữ liệu mới và biến nó thành giá trị. Thường sẽ có một lợi thế cạnh tranh riêng khi doanh nghiệp là công ty đầu tiên thu thập nguồn dữ liệu đó.

Biến dữ liệu thành những hiểu biết sâu sắc

Đây là bước tiếp theo doanh nghiệp cần làm sau khi đã xác định được kiểu dữ liệu lý tưởng.

Có một số hình thức phân tích dữ liệu phổ biến hiện nay mà các doanh nghiệp áp dụng:

• Phân tích văn bản
• Phân tích cảm xúc
• Phân tích hình ảnh
• Phân tích video
• Phân tích giọng nói
• Khai thác dữ liệu
• Thử nghiệm kinh doanh
• Phân tích trực quan
• Phân tích tương quan
• Phân tích hồi quy
• Phân tích tình huống
• Dự báo/Phân tích chuỗi thời gian
• Mô phỏng Monte Carlo
• Quy hoạch tuyến tính
• Phân tích theo nhóm
• Phân tích nhân tố
• Phân tích mạng nơ-ron
• Phân tích tổng hợp/phân tích lý thuyết

Kỷ nguyên 4.0 cho ra đời một loại phân tích nâng cao gọi là Deep Learning (Học sâu). Kỹ thuật này liên quan đến việc nạp dữ liệu vào máy, sau đó chúng sẽ đưa ra quyết định hành động tốt nhất dựa trên dữ liệu đó mà không có sự can thiệp của con người. Điều này có nghĩa là máy tính không phải được lập trình rõ ràng mà chúng có thể tự thay đổi và cải thiện thuật toán của chúng.

Điểm cốt yếu chính là việc doanh nghiệp cần biết cách kết hợp phân tích để đạt được thành công tối đa. Giá trị của dữ liệu không nằm ở bất cứ tập dữ liệu khổng lồ hay một công cụ phân tích hiện đại nào. Chúng nằm ở những hiểu biết sâu sắc có thể thu được từ việc kết hợp các loại dữ liệu và các kiểu phân tích khác nhau.

Hình thành công nghệ và cơ sở hạ tầng dữ liệu

Bước tiếp theo trong kế hoạch chiến lược dữ liệu chính là xem xét các công nghệ và những ứng dụng cơ sở hạ tầng phục vụ cho chiến lược. Cụ thể hơn, đó là việc quyết định xem phần mềm hay phần cứng nào sẽ thu thập dữ liệu và biến chúng thành những hiểu biết sâu sắc.

Trong vài năm qua có rất nhiều doanh nghiệp mới xuất hiện, cung cấp dịch vụ dữ liệu dựa trên điện toán đám mây cho khách hàng doanh nghiệp, gọi là các BDaaS (Big Data as a Service) – “Dữ liệu lớn là một dịch vụ”. Có thể hiểu BDaaS như hàng loạt chức năng về dữ liệu, từ cung cấp dữ liệu cho đến cung ứng công cụ phân tích giúp khách hàng thực hiện việc phân tích thực tiễn và cung cấp những hiểu biết sâu sắc thông qua báo cáo.

Khi đã xác định được nhu cầu thu thập và lưu trữ dữ liệu, doanh nghiệp cần xem xét đến cách xử lý và phân tích dữ liệu của mình để trích xuất những thông tin cần thiết. Có thể kể đến một số dịch vụ phân tích tốt nhất và được sử dụng rộng rãi trên thị trường như: Amazon Web Services, Cloudera CDH, Infobright, IBM Watson,....

Xây dựng năng lực về dữ liệu trong tổ chức

Có hai hướng đi chính. Một là thúc đẩy tài năng trong nội bộ công ty thông qua tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu hoặc đào tạo nhân lực hiện có và hai là thuê ngoài (outsourcing) việc phân tích dữ liệu bằng cách hợp tác với nhà cung cấp dữ liệu bên ngoài hoặc bằng cách tìm nguồn cung ứng cho nhu cầu phân tích của doanh nghiệp.

Doanh nghiệp cần nắm rõ 5 kỹ năng khoa học dữ liệu cần thiết:

1. Kỹ năng kinh doanh

2. Kỹ năng phân tích

3. Khoa học máy tính

4. Thống kê và toán học

5. Sự sáng tạo

Đảm bảo cho dữ liệu không vi phạm vấn đề về pháp lý: Quản trị dữ liệu

Luôn tồn tại những trở ngại xung quanh quyền sở hữu dữ liệu, quyền riêng tư và bảo mật mà bất cứ doanh nghiệp nào cũng phải quan tâm. Bỏ qua tất cả những vấn đề pháp lý này hoặc không giải quyết chúng một cách thích đáng có thể khiến cho dữ liệu của doanh nghiệp từ một khối tài sản kếch xù biến thành một trách nhiệm pháp lý tiềm ẩn. Thu thập và lưu trữ dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu cá nhân, luôn đi kèm với các nghĩa vụ pháp lý và quản lý nghiêm ngặt. Đi ngược lại với những điều này có thể sẽ mang đến những hậu quả tai hại về mặt danh tiếng cho doanh nghiệp, đồng thời kéo họ vào những vụ kiện tụng tốn kém.

Doanh nghiệp cần quản trị tốt dữ liệu của họ, vì về cơ bản, quản trị dữ liệu cũng chính là quản trị một nguồn tài sản. Bằng cách đặt ra một khung cơ cấu quản trị dữ liệu vững chắc trong chiến lược dữ liệu, doanh nghiệp sẽ mở ra được một con đường sử dụng dữ liệu an toàn hơn.

Thực thi và xem xét lại chiến lược dữ liệu

Sự thành công trong việc thực thi một chiến lược dữ liệu sẽ phụ thuộc vào mọi tầng lớp của doanh nghiệp. Lãnh đạo doanh nghiệp cần biết cách tạo ra một nền văn hóa dữ liệu vững mạnh trong tổ chức, mà ở đó dữ liệu được công nhận là một tài sản chính. Tuy nhiên, một chiến lược dữ liệu không nên quá cứng nhắc. Nó nên là một chiến lược có thể cải tiến được khi có sự xuất hiện của các công nghệ mới hay khi nhu cầu của doanh nghiệp thay đổi. Ban lãnh đạo cần thường xuyên xem xét và rà soát lại chiến lược dữ liệu để đảm bảo nó đáp ứng được những nhu cầu và thách thức liên tục của doanh nghiệp.

Kết

Theo làn sóng công nghệ, mỗi doanh nghiệp ngày nay đều là một doanh nghiệp dữ liệu, và một lẽ tất yếu, mọi doanh nghiệp đều phải xây dựng cho riêng mình một chiến lược dữ liệu đủ mạnh, đủ vững chắc. Tuy nhiên, có một thực tế là: “Chưa đến 0,5% dữ liệu được phân tích và sử dụng”. Thực tế này chỉ ra rằng “Dữ liệu” đang là một mảnh đất màu mỡ và giàu tiềm năng cho các doanh nghiệp khai thác. Chính vì vậy, những doanh nghiệp nào xây dựng được một chiến lược dữ liệu tốt thì sẽ dễ dàng trở nên thịnh vượng trong nền kinh tế 4.0 ngày nay.

Vậy làm thế nào để có được một chiến lược dữ liệu tốt và từ đó trở nên phồn thịnh? Làm thế nào để doanh nghiệp ý thức được tầm quan trọng của Big Data, Phân tích dữ liệu và IoT? Tất cả gói gọn trong cuốn sách nổi tiếng của Bernard Marr – Chiến lược dữ liệu.

Tác giả: DO / Bookademy/Ybox.vn